Re: 本來學ML是該轉路還是繼續鑽研

作者: SIGNAL2017 (信號2017)   2021-10-01 02:47:16
Hi,
最近自己也快要從國立電資碩畢業也遇到和原PO類似的問題,也想借串提問:D
爬文發現ML大方向似乎是分成scientist track和engineer track,感覺自己目前狀況可
能比較適合走engineer track(?) 但自己也不是太確定。
簡單自我介紹:
碩論和研究方向是深度學習在影像上的辨識問題,主要透過改model或是各種資料前處理
去想辦法提升準確率,然後用pyqt做一些資料的visualization。
最熟的語言應該是python而已..。
想請問若要走ML偏engineer track的碩畢新鮮人來說,還有3~4個月去準備的話,實務上可
能會建議要怎麼去增強呢?(要點哪些技能樹是必備之類的)
補充:也想請問走ML/DL也是需要在leetcode大量解題嗎,因為沒面過ML/DL相關職位,爬
文看走ML/DL版友的心得文,有些ML/DL工程師會考leetcode,有些似乎不會@@"
感謝原PO發文讓我參考也感謝各位的建議~
作者: Apache (阿帕契)   2021-10-01 03:06:00
作者: tung3567752 (渡鴉已連線)   2021-10-01 07:44:00
在意薪水嗎?有頂會論文嗎?不在意薪水,要找應該是有,在意的話,後者就很重要了
作者: KingSteven (HHung)   2021-10-01 08:56:00
台灣可能scientist track很少……薪水好的可能又更少了
作者: Lushen (wind joker!!!)   2021-10-01 09:29:00
MTK AI/ML 今年有擴招: https://bit.ly/3ioFkAJ
作者: tung3567752 (渡鴉已連線)   2021-10-01 10:05:00
我這樣講吧,我四大純血碩,研究所做cv相關的,沒top conference,連一面的資格都沒有
作者: Apache (阿帕契)   2021-10-01 11:41:00
我看不少非四大碩也在做MLE 當然薪水不能期待就是如果堅持要做就是別挑
作者: tony3939 (tonytzu)   2021-10-01 11:42:00
ML沒一定學歷要面試比較難,除非你不在意薪水。就算第一份不在意,後面第二第三份還是會遇到一樣問題
作者: sooge (老衲)   2021-10-01 15:03:00
樓上的沒一面是你太挑吧= = 是不是想找第一年就破百的 118非純血認真找都一堆了
作者: aa06697 (todo se andarà)   2021-10-01 15:17:00
四大純血碩第一年想破百算挑哦@@
作者: tung3567752 (渡鴉已連線)   2021-10-01 15:21:00
只為了想做ml,你可以接受年薪少個50~100嗎?我是覺得有點誇張,更何況未來發展我也不看好
作者: longlyeagle (長鷹寶寶實驗室)   2021-10-01 16:16:00
我全世界就沒看過哪裡MLE比SWE薪水低的
作者: Apache (阿帕契)   2021-10-01 16:18:00
你得看跟誰比
作者: arhtur945 (AnthonyBennet)   2021-10-01 17:33:00
有喔,最好的建議就是去美國念PhD然後不要回來了
作者: Lushen (wind joker!!!)   2021-10-01 18:04:00
只為了想做web 你可以接受天花板中位數少科技業幾百萬嗎?我是覺得有點誇張,更何況台灣web未來發展我也不看好
作者: brucetu (sec)   2021-10-01 19:11:00
有scientist第一年不破百的嗎?
作者: germun (ger)   2021-10-01 19:37:00
只會python那表示你大學非電資背景吧 只會改改model那MLE應該也是滿困難 因為現在滿大街都會套model 要走MLE我是覺程式底子很重要 不過很多公司其實也不是很懂這塊 有國立碩的學歷要過面試這關應該還是滿容易的或是托益800以上口說能力佳可以找外商 台廠真的是要求比較硬 薪水開得反而還比較低
作者: hackfox (自家朘仔歪,嫌人尿桶漏)   2021-10-01 20:05:00
ML通通不推,快轉ICS
作者: louner (louner)   2021-10-02 07:53:00
最好的出路是出國 需求與環境比較成熟 所以練好英文與data science基礎吧 leetcode是基本中的基本
作者: ayn775437403 (阿瑋)   2021-10-02 07:58:00
碩論只是改model提升acc的話確實是有點難找QQ
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2021-10-02 18:20:00
選產業與公司就好,其他真的不重要。選錯產業5年年薪都不會破百。
作者: snaketsai (さいでんし)   2021-10-02 21:10:00
產業真的是命與時,我在台灣二線IC,原本因為大盤漲卻沒什麼反應到薪水,都在想跳船要去哪了,結果月底直接爆漲一波
作者: ms0529876 (大洋游俠)   2021-10-04 00:58:00
聯發科CAI 我四大純血+頂會一作也被刷喔 現在應該只收PhD或菁英一年要破百簡單 去純軟新創 要ML不要想豬屎屋了
作者: ipoop4u   2021-10-04 21:41:00
去某山吧,待得住錢不會太差,但可能會腳麻掉
作者: rosenzulu (玫瑰祖魯)   2021-10-07 07:46:00
這年頭招ML實則招 data engineer
作者: answerseeker (神燈)   2021-10-18 10:44:00
出國累積吧 台灣好的太niche了

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